原文:全面整理:深度学习(ANN,CNN,RNN)和强化学习重要概念和公式 01神经网络 神经网络是一类用层构建的模型。常用的神经网络类型包括卷积神经网络和递归神经网络。 1.1 结构 关于神经网络架构的描述如下图所示: 记i为网络的第i层,j为一层中隐藏的第j个单元,得到: ...
CNN + Attention: CNN的卷积操作可以提取重要特征,这也算是Attention的思想。但是CNN的卷积感受视野是局部的,需要通过叠加多层卷积区去扩大视野。 CNN叠加Attention方式如下: 在卷积操作前做Attention:比如Attention-Based BCNN-1,对两段输入的序列向量进行Attention,计算出特征向量,再拼接到原始向量中,作为卷积层的输入。
长短期记忆网络(LSTM, Long Short-Term Memory) 长短期记忆网络是RNN模型的一种,它通过添加“忘记”门来避免梯度消失问题。 强化学习与控制(Reinforcement Learning and Control) 强化学习的目标是让代理(agent)学会如何在环境中进化。 马尔科夫决策过程(Markov decision processes) 马尔科夫决策过程(MDP)是一个5元组,...
有许多不同的概念和技术构成了人工智能(AI)和机器学习(ML)领域。其中两个重要的概念是深度学习和神经网络。 深度学习:深度学习是机器学习的一个子集,它消除了机器学习通常涉及的一些数据预处理,深度学习算法可以处理非结构化数据,简而言之,它是一种自动化预测分析
深度学习中不同的神经网络(如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、人工神经网络ANN)正在改变着我们与世界之间的交互方式。这些不同类型的神经网络是深度学习革命的核心,为无人机、自动驾驶汽车、语音识别等应用提供了推动力。 人们自然会联想到——机器学习算法难道不能做到吗?以下是研究人员和专家们倾向于选用深度学习而...
这一部分是神经网络的基础,在CNN和RNN的算法以及一系列的衍生算法中的最后层基本都是classifier层(fully connected(FC)层),用于把前面通过CNN和RNN处理后的获得的特征参数(features)进行最终的分类计算获得预测每一个样本标签的概率。而MLP就是通常被应用在这个FC层的。CNN和RNN用于训练学习获得特征参数(features)。需...
原文:全面整理:深度学习(ANN,CNN,RNN)和强化学习重要概念和公式 01 神经网络 神经网络是一类用层构建的模型。常用的神经网络类型包括卷积神经网络和递归神经网络。 1.1 结构 关于神经网络架构的描述如下图所示: 记 为网络的第 层, 为一层中隐藏的第
Python零基础学习52课-神经网络ANN(MLP), CNN, RNN区别及应用(三), 视频播放量 654、弹幕量 0、点赞数 11、投硬币枚数 5、收藏人数 16、转发人数 2, 视频作者 bigfishbird, 作者简介 ,相关视频:Python零基础学习51课-神经网络ANN(MLP), CNN, RNN区别及应用(二),Python零
设计目的：专为处理图像数据设计。基本原理：通过卷积层提取特征，池化层减少计算量，全连接层生成最终输出。人类视觉原理：CNN通过类似边缘检测、颜色识别等机制学习图像特征。典型应用：在图像识别、目标检测等领域表现出色，如LeNet5用于手写数字识别。循环神经网络：解决问题：用于处理序列数据，解决序列数据...
在深度学习中,不同类型的神经网络,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、人工神经网络(ANN)等,正在改变我们与世界互动的方式。这些不同类型的神经网络是深度学习革命的核心,为无人机、自动驾驶汽车、语音识别等应用提供了源动力。 人们很自然地会怀疑——机器学习算法难道不能做到同样的效果吗?好吧,以下是研究...